谷歌Gemini Pro不敌GPT 3.5 Turbo！CMU测评结果引热议

2023-08-24 13:32:02

谷歌Gemini大模型的兴衰：与GPT-3.5 Turbo的对决

卡内基梅隆大学的全面评估

人工智能领域最近被一场风暴席卷，因为谷歌推出了Gemini，一个号称与OpenAI强大的GPT-3模型相媲美的语言大模型。然而，卡内基梅隆大学的一项全面评估让业界大跌眼镜，揭示了Gemini Pro在与GPT-3.5 Turbo的较量中落败的事实。

在文本生成任务中，GPT-3.5 Turbo产生的文本明显优于Gemini Pro，展现出更加流畅、自然的表达，而Gemini Pro的文本则显得有些生硬和机械。在问答任务中，GPT-3.5 Turbo的准确率也更高，而Gemini Pro略逊一筹。此外，在翻译任务中，GPT-3.5 Turbo的翻译质量也更胜一筹。

专家解读：Gemini Pro为何不敌？

对于Gemini Pro表现不佳的原因，专家们提出了不同的见解。有人认为，GPT-3.5 Turbo庞大的数据量和强大的计算资源优势发挥了关键作用。其他人则认为，GPT-3.5 Turbo采用的算法和架构更加先进。还有人指出，OpenAI在人工智能领域积累了更丰富的经验，这也可能成为Gemini Pro的劣势之一。

Gemini Pro的失败：谷歌的滑铁卢吗？

Gemini Pro落败GPT-3.5 Turbo的消息引发了广泛的讨论。有些人将此视为谷歌在人工智能领域的一次重大挫折，而另一些人则认为这只是一个暂时性的失利，谷歌仍然是该领域无可争议的领军者。无论如何，这场人工智能领域的世纪之战才刚刚开始，随着时间的推移，Gemini Pro和GPT-3.5 Turbo谁将最终胜出仍有待观察。

代码示例：Gemini Pro与GPT-3.5 Turbo的文本生成比较

import openai
import google.cloud.aiplatform

# 设定提示文本
prompt = "写一首关于大海的诗。"

# 使用GPT-3.5 Turbo生成文本
gpt_response = openai.Completion.create(
    engine="davinci",
    prompt=prompt,
    max_tokens=100,
)

# 使用Gemini Pro生成文本
gemini_response = google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict.prediction.TabularPredictionServiceClient.predict(
    endpoint="projects/[PROJECT_ID]/locations/[LOCATION]/endpoints/[ENDPOINT_ID]",
    instances=[{"text": prompt}],
    parameters={"max_tokens": 100},
)

# 打印生成的文本
print("GPT-3.5 Turbo:")
print(gpt_response.choices[0].text)

print("Gemini Pro:")
print(gemini_response.predictions[0].values["output_text"])